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搜索 Inspect-ai ，共找到 118 条记录
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Calendly 自动化调度

calendly-automation
davepoon/buildwithclaude
234
通过 Rube MCP（Composio）Calendly 工具包自动化日程安排、事件查看、邀约人管理、可用时间查询与组织管理，前提是先获取工具 schema 并保持 Calendly 连接。
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Buttercup 服务调试指南

debug-buttercup
trailofbits/skills
450
指导在 crs 命名空间内调试 Buttercup CRS 的服务问题，涵盖 Pod 状态排查、日志分析、资源压力诊断、Redis 健康检查以及队列侦测，帮助快速定位重启、磁盘、Redis 级联故障等常见异常。
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区块链数据查询与分析

exploring-blockchain-data
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
310
该工具提供跨多条EVM兼容区块链（如以太坊、Polygon等）的深度数据查询和分析能力。用户可查询交易哈希、检查地址余额、获取代币持有量、查看区块详情和交易历史。适用于区块链分析师、开发者和需要进行链上数据研究的专业人员。
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GitHub CI 故障修复

gh-fix-ci
tech-leads-club/agent-skills
143
通过 GitHub CLI 读取 GitHub Actions 中失败的 PR 校验、收集日志片段、制定修复计划，并在得到明确批准后再实施变更，帮助有序解决 CI 故障。
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Google 幻灯片自动化

googleslides-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
222
通过 Rube MCP 连接的 googleslides 工具包自动创建、修改幻灯片，从 Markdown 生成幻灯片、批量更新、复制模板并获取缩略图，覆盖创建到分享的常见场景。
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Klaviyo 营销自动化工具

klaviyo-automation
davepoon/buildwithclaude
344
通过 Composio 的 Rube MCP 接入 Klaviyo，实现场景化的活动列表、详情、内容、标签与发送任务查询，提供参数说明与分页规范，便于自动化营销运维。
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LangSmith 跟踪调试助手

langsmith-fetch
ComposioHQ/awesome-claude-skills
203
借助 langsmith-fetch CLI 从 LangSmith Studio 抓取 LangChain/LangGraph 代理的执行轨迹，分析错误、工具调用、内存/性能指标并导出调试会话，帮助定位行为异常与失败原因。
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MailerLite 自动化工具包

mailerlite-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
395
通过 Composio MCP 自动化 MailerLite 邮件营销流程，集中管理订阅者、分析活动绩效、组织群组与细分、监控账户健康，避免手动调用 API，提升运营效率。
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Replicate 模型自动化

replicate-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
74
通过 Composio MCP 接入 Replicate，快速查看模型 schema、执行同步或异步预测、上传输入文件、浏览版本并管理预测记录与文件，提升模型操作效率。
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漏洞扫描与修复助手

scanning-for-vulnerabilities
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
314
该技能利用 vulnerability-scanner 插件自动检查代码、依赖和配置中的安全漏洞，识别 CVE 并生成详细报告与修复建议，适用于发布前审查和安全治理。
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Supabase故障应急手册

supabase-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
427
这是一份全面的Supabase故障应急手册。当使用Supabase的应用出现生产问题时，本手册提供系统性的诊断流程。它指导用户检查平台状态、分析连接池健康度、查询长时间运行的语句（如使用pg_stat_activity），并排查Edge Function和RLS等各个层面的问题，帮助用户进行根本原因分析。
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TensorBoard 可视化工具包

tensorboard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
168
TensorBoard 提供统一可视化界面，跟踪训练指标、调试模型、对比实验、观察网络结构并分析性能瓶颈，适用于 PyTorch 与 TensorFlow 训练流程。
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